中国数字经济发展水平测度、时空格局与区域差异研究_何地.pdf
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1、第 3 期(总第 353 期)2023 年 3 月工业技术经济Journal of Industrial Technological EconomicsNo.3(General,No.353)Mar.2023中国数字经济发展水平测度、时空格局与区域差异研究何地1赵炫焯2齐琦31(辽宁大学经济学部经济学院,沈阳110136)2(西南财经大学中国西部经济研究院,成都611130)3(中共辽宁省委党校决策咨询部,沈阳110004)摘要本文从数字基础设施、数字产业发展和数字经济环境 3 个维度构建了数字经济发展水平评价指标体系,基于 20132020 年我国 31 个省域相关数据,运用熵权 Topsi
2、s 评价法、莫兰指数、Dagum 基尼系数及其分解、空间收敛模型对我国数字经济发展水平、时空格局以及区域差异进行探析。研究发现:我国数字经济发展水平持续增长,但区域“数字鸿沟”现象严重,呈现出东、中、西区域梯度式递减特征;省域数字经济发展存在“演化不变”和“演化退步”两种类型,空间正相关性的省域数量大于空间负相关性的省域数量;数字经济发展不平衡的主导因素来自于区域间差异,全国与东、中部地区数字经济发展存在绝对 收敛与条件 收敛,而西部地区在不考虑空间因素下存在绝对 收敛,不存在条件 收敛。关键词数字经济发展水平时空格局区域差异莫兰指数空间收敛模型DOI:103969/jissn1004910X
3、202303006中图分类号F49文献标识码A收稿日期:20221109基金项目:辽宁省社会科学规划基金青年项目“创新生态系统视域下企业家精神与辽宁省产业结构升级研究”(项目编号:L19CJY001);辽宁省哲学社会科学青年人才项目“区域数字生态系统韧性测度、影响因素与治理对策研究”(项目编号:2022lslwtkt036);辽宁省经济社会发展研究课题青年无资助课题“提升辽宁省制造业 链主 企业生态主导力研究”(项目编号:2023lslqnwzzkt012);辽宁大学人文社会科学基金青年项目“创新生态系统视角下企业家精神对区域经济增长的影响研究”(项目编号:LDQN2019007);辽宁省社会
4、科学规划基金一般项目“辽宁省市域社会治理现代化的理论框架与实现机制研究”(项目编号:L22BGL053)。作者简介:何地,辽宁大学经济学部经济学院讲师。研究方向:数字经济。赵炫焯,通讯作者,西南财经大学中国西部经济研究院硕士研究生。研究方向:区域经济。齐琦,中共辽宁省委党校决策咨询部讲师。研究方向:农业经济管理和城镇化研究。引言党的十八大以来,党中央将发展数字经济置于国家发展战略的重要地位并作出了一系列详细部署。尽管我国数字经济发展迅速,数字经济规模已跃居世界第二位,但是我国区域数字经济发展仍存在不均衡、不协调的现象,如何全面认识我国数字经济发展水平、时空格局和区域差异,从而有效推进数字经济健
5、康发展,是当前理论研究与政策实践共同面临的重要课题。通过梳理现有研究发现,学者们主要利用增加值法1,2、卫星账户法3,4 和构建指标体系5,6 等方法测度数字经济发展水平,并且一部分研究对数字经济发展的时空特征进行了有益的探索7,8。然而,现有研究仍存在以下不足:(1)多数研究者选择通过构建指标体系进行测度研究,但是已有研究建立的指标体系较为单一,而多维指标体系也仅侧重于信息化基础及应用9,10,未能全面反映数字经济的内涵及体系;(2)现有研究对数字经济发展的空间关联性考虑不足,急需从自然地理视角探索我国数字经济发展的空间特征;(3)现有研究主要集中于静态分析层面,未能连贯全面地揭示我国数字经
6、济发展的动态变化及区域差异。因此,本文从数字基础设施、数字产业发展和数字经济环境 3 个维度构建数字经济发展水平评价指标体系,运用熵权 Topsis 评价法、空间探索性分析、Dagum 基尼系数及其分解、空间收敛模型对我国数字经济发展水平、时空格局、区域差异来源及空间收敛性进行深入考察,以期全面认识不同时期、不同空间维度下我国数字经济发展情况,为促进我国数字经济健康发展、弥合区域“数字鸿沟”提供有益参考。45第 3 期(总第 353 期)2023 年 3 月工业技术经济Journal of Industrial Technological EconomicsNo.3(General,No.35
7、3)Mar.20231中国数字经济发展水平的指标构建与测度分析1.1评价指标体系构建本文在参考 数字经济及其核心产业统计分类(2021)、“十四五”数字经济发展规划、G20 国家数字经济发展与合作倡议以及现有相关文献的基础上,认为数字经济内涵不仅包括推动数字经济发展的基础实施,以及数字技术与实体经济融合所表现出的数字产业形式,而且还包括支撑数字经济发展的外部环境。本文按照科学性、代表性、可得性的指标选取原则,从数字基础设施、数字产业发展、数字经济环境 3 个维度构建数字经济发展水平评价指标体系。其中,数字基础设施作为数字经济运行的基础设施保障,是数字经济发展的必要条件11;数字产业发展是数字经
8、济的经济结构核心12;数字经济环境则是数字经济发展的载体,对促进数字经济发展起到重要的保障作用13。指标详细信息如表 1 所示。表 1数字经济发展水平评价指标体系一级指标二级指标三级测度指标单位数字基础设施硬件设施长途光缆线路长度万公里互联网宽带接入端口万个移动电话基站万个软件设施互联网域名数万个IPv4 地址数万个互联网网站数万个数字产业发展数字产业化软件业务收入亿元电信业务总量亿元电子信息制造业数量个产业数字化每百家企业拥有网站数个有电子商务交易活动企业比重%电子商务销售额亿元每百人使用计算机数台数字经济环境应用环境移动互联网用户万户移动电话用户万户数字电话用户万户人才环境信息类就业人员数
9、占就业总人数比重%本科毕业生数人创新环境D 人员折合全时当量人年研发机构数个专利授权个1.2数据来源及说明本文选取 20132020 年我国 31 个省域(考虑到数据的可获得性,不包含港、澳、台地区)相关数据进行分析。相关原始数据来源于 中国统计年鉴 、中国信息年鉴以及各省(区、市)统计年鉴,并采用插值法对极少数地区和年份的缺失数据进行了补充。其中,“信息类就业人员数占就业总人数比重”用信息类就业人员数量除以当年就业总人数计算得到,其余三级指标的数据均可直接获取。此外,所选取指标的数据几乎不受新冠肺炎疫情影响,故 2020 年的数据可纳入分析。1.3数字经济发展水平的测度方法本文采用熵权 To
10、psis 法进行测度,具体流程如下:(1)对各指标的原始数据进行标准化处理(由于本文选取指标均为正向指标,故省去逆向指标的构建公式):xij=xijmin(xj)max(xj)min(xj)(1)其中,xij代表第 i 个样本第 j 个维度的值。55第 3 期(总第 353 期)2023 年 3 月工业技术经济Journal of Industrial Technological EconomicsNo.3(General,No.353)Mar.2023(2)计算每个维度的熵:Ej=kni=1pijln(pij)(2)其中,pij=xijni=1xij,k=1ln(n)0,Ej0。进一步,计算
11、冗余度与权重:dj=1Ejwj=djjdj(3)(3)计算得分:sij=wjxij(4)(4)对式(4)中的 sij进行进一步标准化,并定义最大值与最小值。S+=(s+1,s+1,s+m)=(max s11,s21,sn1,max s12,s22,sn2 max s1m,s2m,snm)(5)S=(s1,s1,sm)=(min s11,s21,sn1,min s12,s22,sn2 min s1m,s2m,snm)进一步,分别计算各评价对象与最大值和最小值之间的距离:D+i=mj=1(s+jsij)2Di=mj=1(sjsij)2(6)(5)计算综合得分:Ki=DiD+i+Di(7)其中,Ki
12、 0,1,Ki值越大表明该地区数字经济发展水平越高。1.4我国数字经济发展水平测度结果与分析20132020 年我国数字经济发展水平测度结果如表 2 所示。从结果可知,我国数字经济发展持续增长,全国得分均值从 2013 年的 0.057 逐步提升到 2020 年的 0.152,年均增长率为 15.07%。同时,我国数字经济发展存在明显的区域不平衡现象,仅有 9 个地区数字经济发展水平的平均得分超过了全国均值。进一步,按照东、中、西部三大地区进行统计发现,东部地区数字经济发展水平最高,中部地区次之,西部地区最低;从平均增速来看,中部地区为 16.14%,西部地区为15.61%,东部地区为 14.
13、61%。并且,东、中、西部区域数字经济发展差距在不断增加。表 220132020 年我国 31 个省(区、市)数字经济发展评价得分与排名结果地区统计年度20132014201520162017201820192020平均得分广东0.2990.3350.3940.4560.5750.7200.8590.9890.578江苏0.2960.2870.3240.3550.3860.4540.5230.5910.402浙江0.2610.2830.3160.3460.3700.4250.4710.5170.374北京0.1040.1300.1630.1960.2320.2670.3060.3440.218
14、山东0.1040.1130.1330.1520.1700.1960.2300.2640.170上海0.0930.1040.1190.1350.1550.1810.2080.2360.154福建0.0540.0630.0790.0950.1080.1330.1520.1720.107四川0.0600.0670.0830.0940.1040.1250.1400.1550.104安徽0.0580.0660.0780.0900.1020.1220.1440.1650.103河南0.0460.0540.0660.0760.0880.1070.1250.1440.088湖北0.0460.0530.0630
15、.0730.0840.0990.1180.1380.084湖南0.0390.0470.0560.0620.0710.0810.0940.1080.070天津0.0340.0410.0510.0600.0690.0800.0940.1080.067河北0.0310.0370.0450.0540.0640.0780.0940.1100.064辽宁0.0390.0420.0470.0520.0570.0650.0740.0840.058重庆0.0320.0360.0460.0560.0590.0670.0760.0840.057陕西0.0330.0390.0460.0600.0610.0640.07
16、20.0810.057江西0.0180.0210.0280.0380.0470.0590.0730.0870.046黑龙江0.0290.0300.0310.0320.0340.0350.0380.0410.03465第 3 期(总第 353 期)2023 年 3 月工业技术经济Journal of Industrial Technological EconomicsNo.3(General,No.353)Mar.2023续表地区统计年度20132014201520162017201820192020平均得分广西0.0130.0150.0180.0230.0270.0330.0390.0450.
17、027云南0.0130.0150.0190.0210.0260.0310.0370.0430.026山西0.0150.0170.0190.0220.0250.0280.0320.0360.024贵州0.0120.0150.0180.0190.0220.0270.0340.0410.024吉林0.0160.0180.0190.0210.0230.0250.0290.0320.023甘肃0.0090.0100.0120.0130.0150.0180.0210.0230.015内蒙古0.0080.0090.0100.0110.0130.0150.0180.0210.013新疆0.0070.0080.
18、0100.0120.0130.0150.0160.0170.012宁夏0.0020.0020.0030.0040.0050.0070.0080.0090.005海南0.0030.0030.0040.0040.0050.0050.0070.0080.005青海0.0010.0010.0010.0020.0020.0030.0040.0050.002西藏0.0000.0000.0000.0000.0010.0010.0010.0010.0005全国均值0.0570.0630.0730.0850.0970.1150.1330.1520.0972中国数字经济发展的时空格局分析2.1我国数字经济发展的空
19、间演化分析为揭示不同时期我国省域数字经济发展的空间分布变化,本文使用 ArcGIS 软件分别分析了 2013年、2017 年与 2020 年我国省域数字经济发展的空间分布情况。为使得数据间差异最大化,使用自然断点法对数字经济发展评价得分进行分组,按照颜色由浅到深依次将数字经济评分划分为“很低”、“较低”、“一般”、“较高”、“很高”5个等级(空间分布图略)。研究发现,我国省域数字经济发展存在显著的空间异质性,具有相同数字经济发展等级的省域由分散分布逐渐演化为集中分布,呈现出明显的集聚效应。进一步,对我国不同省域数字经济演化的具体类型按照“演化进步”、“演化不变”、“演化退步”3 个类型进行归纳
20、,如表 3 所示。从结果可知,我国省域数字经济发展未形成“演化进步”型。在“演化不变”类型中,广东省数字经济发展水平持续居于高位,成为唯一一个数字经济发展评分为“很高”的省份,说明广东省的数字经济发展远远领先于其他省域。此外,宁夏、甘肃、新疆等西北区域省(区、市)与海南省一直保持低位演化,表明这些地区数字经济发展一直较为落后。在“演化退步”类型中,2013 年数字经济发展水平很高、较高的沿海地区与数字经济发展程度一般的中、西部地区都出现了降级演化现象,可能的原因是广东省数字经济发展与其他省域拉开了较大差距,导致这些地区数字经济发展水平的相对等级下降,这也说明了我国区域数字经济演化呈现出了地理上
21、的集聚效应和区域间发展的马太效应。2.2我国数字经济发展的空间相关性分析由于数字经济具有极强的“渗透性”特征,因而区域数字经济发展在理论上存在着空间上的关联性。本文采用莫兰指数(Morans I)进行检验分析。莫兰指数具体为:I=ni=1nj=1wij(xi?x)(xj?x)S2ni=1nj=1wij(8)其中 S2=ni=1(xi?x)2n为样本方差,wij为空间权重矩阵的(i,j)元素,ni=1nj=1wij为所有空间权重之和,对空间权重矩阵进行行标准化处理,则ni=1nj=1wij=n,此时莫兰指数 I 的行标准化形式为:I=ni=1nj=1wij(xi?x)(xj?x)ni=1(xi?
22、x)2(9)莫兰指数 I 取值范围为 1,1,若数值大于0,表示空间正自相关性的存在;若数值小于 0,表示着空间负自相关性的存在;若数值接近于 0,表示不存在空间自相关。在空间自相关分析过程中75第 3 期(总第 353 期)2023 年 3 月工业技术经济Journal of Industrial Technological EconomicsNo.3(General,No.353)Mar.2023表 320132020 年我国数字经济演化类型演化类型演化趋势地区数量占比(%)演化进步无无00演化不变数字经济评分很高很高广东13.2数字经济评分较低较低江西13.2数字经济评分很低很低宁夏、甘
23、肃、内蒙古、青海、西藏、新疆、海南722.6演化退步数字经济评分很高较高江苏、浙江26.4数字经济评分较高一般北京、山东、上海39.7数字经济评分一般较低福建、天津、辽宁、四川、重庆、湖北、湖南、陕西、河南、安徽、河北1135.5数字经济评分较低很低山西、吉林、云南、贵州、广西516.1数字经济评分一般很低黑龙江13.2需要设置空间权重矩阵,本文遵循“地理学第一定律”理论,采用反距离空间权重矩阵,具体为:wij=1d2ij(10)其中,dij=arccos(sinisinj)+(cosicosjcos(),i与 j分别代表某地区的经度与纬度,为两地区之间的经度之差,为地球半径。20132020
24、 年我国数字经济发展的全局莫兰指数 I 如表 4 所示。从结果可知,除 2013 年外,所有年份莫兰指数 I 所对应 P 值均小于 0.1,其中 20172020 年 P 值小于 0.5,表明 2013 年我国数字经济发展还未呈现出显著的空间自相关性,20142020 年我国数字经济发展存在空间上的正向相关性且不断增强,即呈现“高高”相邻、“低低”相邻的现象。表 420132020 年我国数字经济发展的全局莫兰指数 I年份莫兰指数 IP 值20130.01140.136720140.01760.091920150.02110.072320160.02450.056120170.02770.03
25、8520180.02500.043420190.02590.037320200.02660.03332014 年、2017 年与 2020 年我国数字经济发展的莫兰指数 I 散点图略。图中的第一、二、三、四象限依次对应“高高”、“低高”、“低低”、“高低”型集聚地区,具体而言,第一、三象限中的省域存在较强的空间正相关性,而第二、四象限中的省域则存在较强的空间负相关性。通过散点图可知,位于一、三象限的省域数量多于位于二、四象限的省域数,说明我国省域数字经济发展的空间正相关性占据主导地位,同时,位于第三象限的省域多于第一象限,即我国多数省域数字经济发展呈现出“低低”集聚的状态,说明中国大部分省域数
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